ルーチン説明 25-機械学習->mnist番号認識

このルーチンは、mnist デジタル データ セットを使用してニューラル ネットワークを単独でトレーニングし、高性能かつ正確な手書き数字認識ニューラル ネットワーク モデルを取得します。 OpenMV4 H7 Plus では 1 秒あたり約 45 フレーム、OpenMV4 H7 では 1 秒あたり約 25 フレームで実行されます。

ディレクトリを実行する前に、リンクにあるtrained.tfliteをコンピュータにダウンロードし、OpenMVストレージにコピーしてください。

中国リンク: https://dl.singtown.com/openmv/openmv_tensorflow_training_scripts-main.zip

Github リンク: https://github.com/SingTown/openmv_tensorflow_training_scripts/tree/main/mnist

# This code run in OpenMV4 H7 or OpenMV4 H7 Plus

import sensor, image, time, os, tf

sensor.reset()                         # Reset and initialize the sensor.
sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)    # Set pixel format to RGB565 (or GRAYSCALE)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)      # Set frame size to QVGA (320x240)
sensor.set_windowing((240, 240))       # Set 240x240 window.
sensor.skip_frames(time=2000)          # Let the camera adjust.

clock = time.clock()
while(True):
    clock.tick()
    img = sensor.snapshot().binary([(0,64)])
    for obj in tf.classify("trained.tflite", img, min_scale=1.0, scale_mul=0.5, x_overlap=0.0, y_overlap=0.0):
        output = obj.output()
        number = output.index(max(output))
        print(number)
    print(clock.fps(), "fps")

実行結果: